CIO ve CTO’lar Yapay Zekâ Ajanlarını Nasıl Önceliklendirmeli?

EMEA bölgesinde yapay zekâ odaklı girişimlerin yalnızca %13’ü üretim ortamına taşınabiliyor; bu da sorunun teknolojiden çok değer üretimi, entegrasyon ve ölçekleme aşamalarında yoğunlaştığını gösteriyor. CIO ve CTO’lar için bugün belirleyici olan, yapay zekânın çalışması değil; iş süreçlerine nasıl entegre edildiği ve ölçülebilir bir ROI üretip üretmediği. Bu nedenle deneme ve pilot odaklı yaklaşımlar yerini, doğrudan somut iş çıktıları ve operasyonel etki yaratan modellere bırakırken; yapay zekâ ajanları da dijital iş gücü olarak verimlilik ve sürdürülebilir değer üretiminde yeni bir kırılma alanı tanımlıyor.

CIO ve CTO’lar Yapay Zekâ Ajanlarını Nasıl Önceliklendirmeli?

2027’ye kadar yapay zekâ destekli iş akışlarının bilgi işlerinin %40’ını dönüştürmesi ve verimliliği iki katına çıkarması bekleniyor. Bu dönüşüm, insanın yerini almakla değil, insanı desteklemekle ilgili.
IDC’ye konuşan EMEA merkezli bir üretim şirketinin CIO’su bu durumu net şekilde özetliyor: “AI çağında başarılı bir CIO olmak için teknoloji bilgisinden çok iş anlayışına odaklanmalısınız. Gerçek iş değerini anlamazsanız, yapay zekâ sadece bir heves olarak kalır.”

Buradaki temel pain point açık: iş problemi tanımlanmadan başlatılan AI projeleri. Başarı için CIO’ların;

• İş önceliklerini netleştirmesi,

• Sürekli öğrenme ve adaptasyon kültürü oluşturması,

• Yapay zekâ ajanlarını mevcut teknoloji ekosistemine entegre etmesi,

• “Teknoloji önce” değil, “problem önce” yaklaşımını benimsemesi gerekiyor.

Dijital Omurga Olmadan Ölçeklenme Mümkün Değil

EMEA genelinde yapılan IDC araştırmasına göre, yapay zekâ odaklı PoC’lerin yalnızca %13’ü üretim ortamına taşınabiliyor.
En büyük engel ise net: tanımlanmamış iş hedefleri ve zayıf mimari.
Kuruluşların %34’ü, yetersiz altyapıyı yapay zekâ projelerinin önündeki ana bariyer olarak görüyor. Buna karşın güçlü bir dijital iş mimarisi kurabilen organizasyonlarda, IDC’ye göre 2026’ya kadar veri değer üretimi 3 kat artacak. Dijital mimari burada yalnızca teknik bir konu değil;

• Veri ve uygulama silolarını kırmayı,

• IT kabiliyetlerini iş hedefleriyle hizalamayı,

• Yeni teknolojilerin entegrasyonunu mümkün kılmayı sağlayan stratejik bir çerçeve sunuyor.

Veri Hazır Değilse, Yapay Zeka da Hazır Değildir

Yapay zekânın temel girdisi veridir. Ancak EMEA’daki kuruluşların yalnızca %13’ü veriyi stratejik bir varlık olarak yönetebiliyor. Bu tablo, yapay zekâ yatırımlarının neden büyük ölçüde beklenen etkiyi yaratamadığını açık biçimde ortaya koyuyor.

Kuruluşların karşılaştığı temel sorunlar net:

• Düşük veri kalitesi

• Zayıf veri yönetişimi

• Güvenlik ve uyumluluk riskleri

• Kurum içi veri siloları

Oysa yapay zekânın sürdürülebilir değer üretebilmesi için veri; kaliteli, güvenilir, entegre ve sahipliği net biçimde tanımlanmış olmalı. Bu nedenle veri hazırlığı, yalnızca teknik bir ön koşul değil; kurum içinde güven, şeffaflık ve hesap verebilirlik inşa eden stratejik bir temel niteliği taşıyor.

Build mi, Buy mı? Asıl Soru Bu Değil

EMEA’daki kuruluşların %36’sı, ince ayar yapılmış modeller sunan platformları tercih ediyor. Ancak yapay zekâda doğru karar, yalnızca “build” ya da “buy” ikileminde verilmez.

Asıl değerlendirilmesi gereken başlıklar şunlar:

• Toplam sahip olma maliyeti

• Yatırımın ne zaman ve nasıl ROI üreteceği

• Kurum içi teknik ve operasyonel yetkinlikler

• Genel dijital dönüşüm ve ölçeklenme hedefleri

Bu noktada composable AI platformları öne çıkıyor. Modüler ve esnek yapıları sayesinde hem ölçeklenebilirlik sağlıyor hem de kurumları uzun vadede katı, kapalı sistemlere bağımlı kılmıyor.

AI’de Kritik Kırılma Noktası

Araştırmaya göre, AI girişimlerinin %40’ı, IT ve iş ekipleri arasındaki zayıf koordinasyon nedeniyle başarısız oluyor. Bu tablo, teknolojik kapasitenin değil, organizasyonel uyumun kritik olduğunu gösteriyor. CIO ve CTO’lar için temel sorumluluk, yapay zekâyı teknik bir yatırım olarak değil, ölçülebilir iş çıktıları üreten bir araç olarak konumlandırmak.
Bu da C-level ile sürekli ve şeffaf bir iş birliği, çapraz fonksiyonel ekipler ve net kullanım senaryoları gerektiriyor.

EMEA’daki veriler net bir tablo çiziyor: Yapay zekâ yatırımlarının büyük kısmı ölçeklenemiyor, üretime taşınamıyor ve iş değeri üretemiyor. Bu tabloyu tersine çevirenler; yapay zekâyı tekil projeler olarak değil, kurumsal mimarinin, veri stratejisinin ve iş önceliklerinin doğal bir uzantısı olarak ele alan CIO ve CTO’lar oluyor. Yapay zekâ ajanları, doğru mimari, entegre veri yapısı ve C-level hizalanmasıyla birlikte ele alındığında, deneysel bir teknoloji olmaktan çıkıp ölçülebilir verimlilik ve sürdürülebilir ROI üreten dijital iş gücüne dönüşüyor.